sql server 2005导出数据到oracle 11g
导出是用MS自带的ole db provider访问接口导出: 1.右键要导出的数据库【任务】-》【导出数据】-》设置导出数据源 2.设置oracle为目标数据源 3.设置目标表(创建) 4.编辑字段 由于sqlserver的t-sql与oracle的pl/sql定义数据类型不一样,这里注意要修改类型
导出是用MS自带的ole db provider访问接口导出:
1.右键要导出的数据库【任务】-》【导出数据】-》设置导出数据源
2.设置oracle为目标数据源
3.设置目标表(创建)
4.编辑字段
由于sqlserver的t-sql与oracle的pl/sql定义数据类型不一样,这里注意要修改类型:
int -> number (注意设置number的精度)
nvarchar -> varchar2 (最好是nvarchar2,但ms这个驱动只提供这种转换)
datetime -> date
也可以直接编辑sql,注意pl/sql的编写方式,编辑完之后下一步
5.这里的datetime转成date是有警告的,不过没关系,然后可以忽略出错与截断,下一步:
6.点击完成
在oracle em里面查看刚才导出的数据表及数据

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Oracle データベース ログの保存期間は、次のようなログのタイプと構成によって異なります。 REDO ログ: 「LOG_ARCHIVE_DEST」パラメータで構成された最大サイズによって決定されます。アーカイブ REDO ログ: 「DB_RECOVERY_FILE_DEST_SIZE」パラメータで構成された最大サイズによって決まります。オンライン REDO ログ: アーカイブされず、データベースの再起動時に失われます。保持期間はインスタンスの実行時間と一致します。監査ログ: 「AUDIT_TRAIL」パラメータによって構成され、デフォルトで 30 日間保持されます。

Oracle が必要とするメモリーの量は、データベースのサイズ、アクティビティー・レベル、および必要なパフォーマンス・レベル (データ・バッファー、索引バッファーの保管、SQL ステートメントの実行、およびデータ・ディクショナリー・キャッシュの管理) によって異なります。正確な量は、データベースのサイズ、アクティビティ レベル、および必要なパフォーマンス レベルによって影響されます。ベスト プラクティスには、適切な SGA サイズの設定、SGA コンポーネントのサイズ設定、AMM の使用、メモリ使用量の監視などが含まれます。

Oracle データベース サーバーのハードウェア構成要件: プロセッサ: マルチコア、少なくとも 2.5 GHz のメイン周波数 大規模なデータベースの場合は、32 コア以上が推奨されます。メモリ: 小規模データベースの場合は少なくとも 8 GB、中規模のデータベースの場合は 16 ~ 64 GB、大規模なデータベースまたは重いワークロードの場合は最大 512 GB 以上。ストレージ: SSD または NVMe ディスク、冗長性とパフォーマンスのための RAID アレイ。ネットワーク: 高速ネットワーク (10GbE 以上)、専用ネットワーク カード、低遅延ネットワーク。その他: 安定した電源、冗長コンポーネント、互換性のあるオペレーティング システムとソフトウェア、放熱と冷却システム。

先週、社内の辞任と社外からの批判が相次ぐ中、OpenAIは内外のトラブルに見舞われた。 - 未亡人姉妹への侵害が世界中で白熱した議論を巻き起こした - 「覇権条項」に署名した従業員が次々と暴露 - ネットユーザーがウルトラマンの「」をリストアップ噂の払拭: Vox が入手した漏洩情報と文書によると、アルトマンを含む OpenAI の上級幹部はこれらの株式回収条項をよく認識しており、承認しました。さらに、OpenAI には、AI セキュリティという深刻かつ緊急の課題が直面しています。最近、最も著名な従業員2名を含むセキュリティ関連従業員5名が退職し、「Super Alignment」チームが解散したことで、OpenAIのセキュリティ問題が再び注目を集めている。フォーチュン誌は OpenA を報じた。

Oracle データベースに必要なメモリの量は、データベースのサイズ、ワークロードの種類、同時ユーザーの数によって異なります。一般的な推奨事項: 小規模データベース: 16 ~ 32 GB、中規模データベース: 32 ~ 64 GB、大規模データベース: 64 GB 以上。考慮すべきその他の要素には、データベースのバージョン、メモリ最適化オプション、仮想化、ベスト プラクティス (メモリ使用量の監視、割り当ての調整) などがあります。

70B モデルでは、数秒で 1,000 個のトークンを生成でき、これはほぼ 4,000 文字に相当します。研究者らは Llama3 を微調整し、高速化アルゴリズムを導入しました。ネイティブ バージョンと比較して、速度は 13 倍高速になりました。速いだけでなく、コード書き換えタスクのパフォーマンスは GPT-4o をも上回ります。この成果は、人気の AI プログラミング成果物 Cursor を開発したチーム、anysphere によるもので、OpenAI も投資に参加しました。有名な高速推論アクセラレーション フレームワークである Groq では、70BLlama3 の推論速度は 1 秒あたり 300 トークンを超える程度であることを知っておく必要があります。 Cursor の速度により、ほぼ瞬時に完全なコード ファイル編集を実現すると言えます。カースと言うと良い奴だと言う人もいる

6月26日のニュースによると、2024年世界移動通信会議上海(MWC上海)の開会式で、チャイナモバイル会長の楊潔氏がスピーチを行った。現在、人類社会は情報が支配し、情報とエネルギーが深く融合する第4次産業革命、すなわち「デジタルインテリジェンス革命」を迎えており、新たな生産力の形成が加速していると述べた。楊潔氏は、蒸気機関による「機械化革命」から、電気や内燃機関による「電化革命」、コンピューターやインターネットによる「情報革命」に至るまで、各段階の産業革命は、 「情報」と「エネルギー」が生産性向上をもたらす幹線

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